Curso Introducción a minería de datos y machine learning


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Curso Introducción a minería de datos y machine learning




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Quiénes Somos

Clase Ejecutiva UC es el programa de perfeccionamiento profesional 100% online de la Pontificia Universidad Católica de Chile, orientado a actualizar tus conocimientos y entregarte nuevas herramientas y habilidades que te permitirán mejorar, ampliar e incluso transformar tu carrera profesional.

Descripción

El curso Introducción a la minería de datos y machine learning de Clase Ejecutiva UC aborda las principales teorías y prácticas de esta emergente área. Así, comienza con la problemática de obtención, preparación y limpieza de los datos para pasar luego a las técnicas y algoritmos asociados a la minería de datos para clasificación, clustering, etc. Además de algoritmos, técnicas y herramientas de machine learning.

Los participantes aprenderán los conceptos fundamentales asociados a minería de datos. Comprenderán cuáles son las diferentes fuentes de información a utilizar y cómo revisar un preprocesamiento de datos. Y, posteriormente, entender y aplicar las diferentes técnicas de extracción de conocimiento de datos. Para ello se utilizan: reglas de asociación, árboles de decisión, métodos de regresión, algoritmos de clasificación, evaluación de clasificadores, y una introducción al aprendizaje de máquina.

El enfoque del curso Introducción a la minería de datos y machine learning es de tipo práctico. Con oportunidades de aplicar los conocimientos en proyectos y casos concretos. Además se entregan herramientas de extracción y análisis de información para que una organización pueda generar valor desde los datos para mejorar su posición competitiva.

Por otra parte, la metodología de enseñanza y aprendizaje de este curso online consiste en técnicas metodológicas activas. Gracias a estas, los participantes puede interactuar con sus pares y profesor-tutor a través de los recursos tecnológicos que provee la plataforma educativa virtual.

 

Objetivos

Comprender los conceptos fundamentales de la minería da datos.

Aplicar técnicas de extracción de conocimiento para análisis de datos.

Aplicar algoritmos para encontrar patrones, establecer agrupaciones y clasificar datos.

Comprender los fundamentos básicos de aprendizaje de máquina.

Conocer y comprender las principales teorías y prácticas de la emergente área de minería de datos.

Aplicar reglas de asociación para encontrar relaciones en un set de transacciones.

Desarrollar soluciones a problemas reales de big data y ciencia de datos que involucren la necesidad de técnicas de minería de datos como árboles de decisión y clustering.

Implementar soluciones usando herramientas de software de minería de datos, aplicándolas en datos reales.

Dirigido a

Profesionales que necesiten extraer conocimiento desde diferentes fuentes de información. Interesados en el área de ciencia de datos que deseen adquirir habilidades para procurar los datos de entrada al proceso de análisis.

Metodología 100% Online

Aprendizaje interactivo

Contamos con una plataforma interactiva que te permitirá participar de las clases en vivo, interactuar en foros con tus compañeros de clase y acceder a los contenidos de cada curso en cualquier momento, adaptándose a tus necesidades.

Material de estudio

Desde el inicio de tu programa online, tendrás acceso al material de estudio necesario para cada clase. Podrás acceder en cualquier momento y en cualquier lugar a tus clases online, papers, videos y otros recursos.

Clases en Vivo

Cada curso está organizado en 6 a 8 clases online y una clase en vivo, transmitida vía streaming, realizada por nuestros destacados académicos o tutores. En esta clase podrás interactuar, realizar preguntas y comentar a tus compañeros de clase.

Acompañamiento de tutores

En cada curso tendrás un tutor académico quien resolverá tus dudas planteadas en la plataforma online. Además las coordinadoras académicas resolverán tus consultas administrativas a través del correo alumnosuc@claseejecutiva.cl

ACLARA TUS DUDAS

Quisimos responder las preguntas que muchos nos hacen a través de este video.

Contenidos

Clases en vivo

Un profesor ayudante interactúa directamente con un grupo reducido de participantes para ayudar a resolver problemas técnicos remanentes, como por ejemplo la correcta instalación de herramientas de software y el uso apropiado de algunas herramientas. Asimismo, para la preparación de set de datos para la reducción de dimensionalidad, y guiar el trabajo en las diferentes técnicas de reglas de asociación, algoritmos de clasificación, clustering y medidas de similaridad.

Trabajo individual

Los alumnos deben aplicar los conocimientos aprendidos en tres trabajos o pequeños proyectos concretos. El último proyecto suele tener características integradoras y, por lo tanto, es un poco más largo y completo que los anteriores. Aun cuando el trabajo se entrega en forma individual y no grupal, los alumnos pueden conversar y discutir sobre sus ideas de soluciones con sus compañeros, antes de desarrollar y entregar el proyecto. Los miniproyectos estarán enfocados en: procesar y consolidar datos aplicando ETL (extracción, transformación y carga de datos); utilizar el algoritmo Random Forest y KNN para dos casos propuestos, y realizar el preprocesamiento de una base de datos propuesta, aplicando dos algoritmos de los vistos en clases para así mostrar sus rendimientos a través de evaluar al clasificador y presentar las métricas, pudiendo establecer una comparación de rendimiento entre los dos algoritmos elegidos.

Conceptos fundamentales de la minería de datos
  • Video bienvenida al curso
  • Integración de datos, data warehouse
  • Selección y transformación de datos
  • Install Python Windows
  • Install Python MAC OS y Linux
  • Ejemplo práctico uso de dataframes
Preparación de datos y reducción de información
  • Preparación de datos: normalización, codificación e imputación de datos
  • PCA y t-SNE
  • ETL
  • Ejemplo práctico PCA
  • Ejemplo práctico t-SNE
  • Ejemplo práctico ETL
Reglas de asociación
  • Reglas de asociación: Apriori
  • Reglas de asociación: FP-Growth
  • Reglas de asociación: ECLAT
  • Ejemplo práctico Apriori
  • Ejemplo práctico ECLAT
  • Ejemplo práctico FP-Growth
Algoritmos de clasificación
  • Árboles de decisión
  • Random Forest
  • KNN y Kd-tree
  • Ejemplo práctico árboles de decisión
  • Ejemplo práctico Random Forest
  • Ejemplo práctico KNN
Algoritmos de clustering y medidas de similaridad
  • KMeans
  • Clustering jerárquico
  • DBSCAN
  • Ejemplo práctico KMeans
  • Ejemplo práctico clustering jerárquico
  • Ejemplo práctico DBSCAN
Selección de modelos e introducción a machine learning
  • Introducción a machine learning: modelos supervisados y no supervisados
  • Evaluación de clasificadores
  • Métricas
  • Ejemplo práctico evaluación clasificadores
  • Ejemplo práctico métricas

Profesor

Mauricio Arriagada Benítez
Mauricio Arriagada Benítez

Doctor Pontificia Universidad Católica de Chile

Mauricio Arriagada Benítez es doctor y máster en Ciencias de la Ingeniería, Pontificia Universidad Católica de Chile (UC). También es ingeniero civil en Computación e Informática, Universidad de Tarapacá (Chile). Asimismo, tiene un Master in Computer Science, University of Northern Iowa (EE.UU.), y un Máster en Ingeniería de Software, Universidad de Tarapacá (Chile).

Ventajas

Prestigio UC

La Pontificia Universidad Católica de Chile posee más de 120 años educando y formando a los líderes de nuestro país. El prestigio UC es reconocido esencialmente por la calidad de sus docentes como por su excelente sistema de enseñanza, los cuales la han transformado en la universidad número uno del país y la mejor universidad de habla hispana en Latinoamérica.

Profesores de Clase Mundial

Nuestro proceso educativo es apoyado y guiado por la excelencia, el sello y el prestigio de los académicos de la Pontificia Universidad Católica de Chile, formados en las mejores universidades a nivel mundial.

Moderno modelo pedagógico

Contamos con una plataforma interactiva, con la última tecnología en educación a distancia, que te permitirá vivir la experiencia del aprendizaje en línea: Acceso a clases en vivo y constante interacción en foros, con académicos y tutores.

Flexibilidad

Tenemos diversos programas académicos que impartimos con un exclusivo e innovador sistema de aprendizaje, enfocado en la flexibilidad y adaptado a tus necesidades de tiempo y espacio, permitiendo que puedas estudiar donde quieras y cuando quieras.

Programas online

Somos un programa de perfeccionamiento profesional 100% online creado por la Pontificia Universidad Católica de Chile, orientado a actualizar tus conocimientos y entregarte nuevas herramientas y habilidades que te permitirán mejorar, ampliar e incluso transformar tu carrera profesional.

Requisitos de Postulación

Para postular a un programa de Clase Ejecutiva UC debes cumplir alguno de estos requisitos:

  • Título profesional universitario.
  • Título de egresado de instituto profesional o centro de formación técnica.
  • Conocimientos equivalentes en el área del programa al que estás postulando.



Inversión

Precios

Precio:
$475.000 CLP

Precio aniversario:
$356.000 CLP

Medios de pagos Chile

  • 3 cuotas tarjeta de crédito sin interés para nuestros cursos. En caso de existir interés, este será generado específicamente por su banco y no por Clase Ejecutiva UC.

 

  • Transferencia bancaria

Medios de pagos Internacional

  • Pago al contado a través de transferencia bancaria

 

  • Pago a través de Paypal

Clase Ejecutiva UC

CERTIFICADOS APOSTILLADOS

Una de las características más importantes de los títulos emitidos por la Pontificia Universidad Católica de Chile es que pueden ser apostillados gracias al Convenio de la Apostilla de la Haya. La Apostilla es una certificación única que permite agilizar el proceso de acreditación y certificación de títulos o documentos extranjeros en algún país miembro del Convenio de la Apostilla. Los documentos emitidos en Chile para ser utilizados en un país miembro del Convenio de la Apostilla que hayan sido certificados mediante una Apostilla, deberán ser reconocidos en cualquier otro país del convenio sin necesidad de otro tipo de certificación. Más información sobre el proceso de Apostilla en http://apostilla.gob.cl

Un día en la Clase Ejecutiva